ChaoZhang
개요
이 전략은 변동률 기반의 동적 선택시 거래 시스템으로, 트렌드 추적과 위험 관리의 특징을 결합한다. 전략의 핵심은 변동률 채널을 통해 시장 추세 변화를 식별하는 것이며, 동시에 ATR 기반의 동적 포지션 관리 메커니즘을 도입하여 거래 위험에 대한 정확한 통제를 구현한다. 이 전략은 특히 변동성이 높은 시장 환경에서 작동하기 위해 적합하며, 시장의 변동성에 적응하여 포지션을 조정한다.
전략 원칙
전략의 핵심 논리는 다음과 같은 핵심 구성 요소를 기반으로 합니다.
- 변동률 채널 계산: ATR (Average True Range) 지표를 사용하여 시장 변동률을 측정하고 동적인 변동률 채널을 구성한다. 채널의 폭은 ATR 값과 곱하기 인자에 의해 공동으로 결정되며 시장 특성에 따라 유연하게 조정할 수 있다.
- 트렌드 판단 메커니즘: 가격과 변동률 채널의 상대적인 위치를 통해 트렌드 방향을 판단한다. 가격이 상단 채널을 통과할 때 상승 트렌드로 설정하고, 하단 채널을 통과할 때 하향 트렌드로 설정한다.
- 포지션 관리 시스템: 초기 자본과 사전 설정된 거래당 위험 비율에 기반하여, 실시간의 스톱 로즈 거리와 함께 포지션 개시 수를 동적으로 계산하여, 각 거래의 위험 노출이 일관되게 보장한다.
- 위험 제어 메커니즘: 변동률 채널에 기반한 동적 스톱로드를 설정하여, 가격이 스톱로드를 만지면 자동으로 포지션을 청산하고, 종결 전에 포지션을 의무적으로 청산하여, 하룻밤의 위험을 피한다.
전략적 이점
- 자기 적응성: 전략은 시장의 변동률에 따라 거래 매개 변수를 자동으로 조정하여 다른 시장 환경에 적응합니다.
- 위험 조절: 동적 위치 관리 및 중지 메커니즘을 통해 각 거래의 위험 노출이 미리 설정된 범위 내에 있는지 확인하십시오.
- 트렌드 파악 정확도: 변동율 통로를 활용하여 가짜 돌파구를 효과적으로 필터링하여 트렌드 판단의 정확도를 높일 수 있습니다.
- 운영 규범화: 전략의 출전 조건이 명확하여 주관적 판단으로 인한 불확실성을 줄인다.
- 자금 관리 과학: 위험 기반의 포지션 관리 방법을 도입하여 고정 포지션이 가져올 수 있는 과도한 위험을 피한다.
전략적 위험
- 흔들리는 시장 위험: 가로판 흔들리는 시장에서 자주 거래되어 연속으로 작은 손실이 발생할 수 있습니다.
- 슬라이드 포인트 영향: 높은 변동 기간 동안, 전략의 성과에 영향을 미치는 큰 슬라이드 리스크가 발생할 수 있습니다.
- 매개 변수 감수성: 전략 효과는 ATR 주기 및 배수 인자의 선택에 민감하며, 매개 변수 선택이 적절하지 않으면 전략 성능에 영향을 줄 수 있다.
- 자본 요구: 동적인 포지션 관리는 효과적인 위험 통제를 보장하기 위해 큰 초기 자본을 요구할 수 있다.
전략 최적화 방향
- 시장 환경 필터: 트렌드 강도 지표를 추가하여 수평 시장에서 거래를 중지하고, 흔들림 시장의 손실을 줄일 수 있습니다.
- 다중 시간 주기의 분석: 더 긴 주기의 경향 판단과 결합하여 거래 방향의 정확성을 향상시킵니다.
- 정지 메커니즘 최적화: 변동률에 기반한 동적 정지 조건을 설계하여 수익성을 높일 수 있다.
- 진입 시점 최적화: 진입 시점의 정확성을 높이기 위해 가격 패턴이나 동적 지표를 보조 지표로 추가할 수 있다.
- 철회 제어: 계정 순액에 기반한 동적 위험 제어 장치를 추가하고, 연속적인 손실이 발생할 경우 포지션을 줄이거나 거래를 중지한다.
요약하다
이것은 변동률, 트렌드 추적 및 위험 관리를 결합한 완전한 거래 시스템입니다. 전략은 변동률 채널을 통해 트렌드 변화를 포착하고 과학적인 자금 관리 방법을 사용하여 위험을 통제합니다. 불안정한 시장에서 좋지 않은 성능을 보일 수 있지만 합리적인 변수 최적화 및 추가 필터링 메커니즘을 통해 대부분의 시장 환경에서 안정적으로 작동 할 수 있습니다. 전략의 핵심 장점은 자율성과 위험 제어 능력으로 협력 중장기 전략의 기본 틀을 확장하고 최적화 할 수 있습니다.
전략 소스 코드
/*backtest
start: 2019-12-23 08:00:00
end: 2024-12-10 08:00:00
period: 1d
basePeriod: 1d
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=5
strategy("BNF FUT 5 min Volatility Strategy", overlay=true)
// Inputs
length = input.int(20, "Length", minval=2)
src = input.source(close, "Source")
factor = input.float(2.0, "Multiplier", minval=0.25, step=0.25)
initial_capital = input.float(100000, "Initial Capital ($)")
risk_per_trade = input.float(1.0, "Risk per Trade (%)", minval=0.1, maxval=10.0)
// Volatility Stop Function
volStop(src, atrlen, atrfactor) =>
if not na(src)
var max = src
var min = src
var uptrend = true
var float stop = na
atrM = nz(ta.atr(atrlen) * atrfactor, ta.tr)
max := math.max(max, src)
min := math.min(min, src)
stop := nz(uptrend ? math.max(stop, max - atrM) : math.min(stop, min + atrM), src)
uptrend := src - stop >= 0.0
if uptrend != nz(uptrend[1], true)
max := src
min := src
stop := uptrend ? max - atrM : min + atrM
[stop, uptrend]
// Calculate Volatility Stop
[vStop, uptrend] = volStop(src, length, factor)
// Plot Volatility Stop
plot(vStop, "Volatility Stop", style=plot.style_cross, color=uptrend ? #009688 : #F44336)
// Risk Management and Position Sizing
atr = ta.atr(length)
stop_distance = math.abs(close - vStop) // Distance to stop level
position_size = (initial_capital * (risk_per_trade / 100)) / stop_distance // Position size based on risk per trade
position_size := math.max(position_size, 1) // Ensure minimum size of 1
// Strategy Logic
if not na(vStop)
if uptrend and not uptrend[1] // Transition to uptrend
strategy.close("Short")
strategy.entry("Long", strategy.long, qty=position_size)
if not uptrend and uptrend[1] // Transition to downtrend
strategy.close("Long")
strategy.entry("Short", strategy.short, qty=position_size)
// Exit on Stop Hit
if strategy.position_size > 0 and low < vStop // Exit long if stop hit
strategy.close("Long", comment="Stop Hit")
if strategy.position_size < 0 and high > vStop // Exit short if stop hit
strategy.close("Short", comment="Stop Hit")
if (hour == 15 and minute == 15)
strategy.close_all()